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阿里数据中台;阿里数据技术及产品部

2022年01月11日 拜克 阅读(202)

数据分析不是问题。

数据中心以大数据闻名的下一站是蚂蚁兴起的,核心思想是数据共享,2015年蚂蚁提出了“大中台、小舞台”的战略。由于2018年的《腾讯数据中台论》,中台再次成为人们的话题。

2019年,虽然谁都有数据中心,但并不是所有人都知道数据中心是什么意思。数据中心是只有大工厂必须考虑的高上的概念吗?一般的企业应该做数据中心吗?数据中心的出现会给现有数据商带来颠覆性的挑战吗?

数据中心不是大数据平台。

首先,既不是平台,也不是系统。如果厂家说有数据的话,我就卖给你。对不起,那是骗子。

要回答数据的中台是什么,首先要讨论中台是什么。虽然没有明确的定义,但是作为理工直男可以把中台看作中间层。既然是中间层,中台确实是技术用语。可以从技术观点来讨论。

我们应用Gartner的pace Layer,可以理解为什么需要中间层。这可以更好地理解中台的定位和价值。在pace Layer中,可以根据事物变化的速度来进行等级化。这可以按层分析,设计合理的边界和服务。

在数据开发中,核心数据模型的变化相对缓慢,阿里数据技术及产品部,数据维护工作也非常大。但是,业务革新的速度,对数据的需求变化很快。

数据中心的出现,是为了弥补数据开发和应用开发之间,开发速度不一致,响应力赶不上的问题。

为什么在应用开发上增加一份报告要花十几天?为什么不能实时获取用户推荐列表?业务员对数据有一点疑问的话,需要时间。我知道了数据源的数据变了。最终影响了在线时间。

合作问题:业务应用开发时,虽然和其他项目的需求基本相同,但由于其他项目团队正在维护,所以数据会自己再开发一次。

数据的处理和维护是相对独立的技术,需要相当专业的人来完成,但是很多情况下,我们都有很大的应用开发人员。数据开发者很少。

这三个问题都会导致应用开发团队变慢。这是中台钥匙。前开发团队的开发速度不会受到背景数据开发的影响。

数据台将跨域数据汇总管理,将数据抽象地封装到服务中,向服务台提供业务价值的逻辑概念。

如下图所示:

DDaa ApI是数据中台的核心,是连接前台和后台的桥梁,阿里数据技术及产品部,通过ApI提供数据服务。不是直接向前台提供数据库,而是让前台自行开发使用数据。在生成数据ApI的过程中,如何更快地生成数据ApI,如何明确DATA ApI,如何提高DATA ApI的数据质量,这些都是以数据中台为中心构建的能力。

事实上这些概念说得很多,但都是虚伪的。结合蚂蚁的例子来解说。

蚂蚁数据中台详情

蚂蚁数据的中台赋能业务全景图

在架构图中,最下面的内容主要是数据收集和访问,并且根据业务访问数据(例如,淘宝、天猫、箱马等)将这些数据提取到计算平台。通过OneData系统,以“业务板块+分析次元”为架构构建“公共数据中心”。

基于公共数据中心在上层按照业务需求建设:消费者数据体系、企业数据体系、内容数据体系等。

经过深度加工后,数据将发挥其价值用于产品、业务。最后通过统一的数据服务中间部件“OneService”提供统一的数据服务。

蚂蚁数据中台的三大系统

经过多年的实战,阿里云上的数据中台内核能力框架体系沉淀了。产品+技术+方法论*。

经过阿里生态内的各种实战经验,云端上的数据中心从业务视角不是纯技术视角,将数据资产智能化构建,管理数据资产,并数丝柏调用,数据监控提供数据分析和数据展示等多种服务。

接受技术启发业务,是智能数据建设和产生数据智能的引擎。OneData、OneEnity、OneService三个系统,特别是在其方法论的指导下,云上数据中台自己的内核能力不断积累沉淀。在阿里巴巴,大多数人都知道云上的数据中心的三大系统。如上图。

OneData致力于统一数据标准,将数据作为资产而不是成本。OneEnity致力于统一实体,而不是孤岛。OneService致力于将数据复用而不是复制的统一数据服务。

这三个系统不仅有方法论,还有深技术沉淀和不断优化的产品沉淀,形成了阿里巴巴云上的数据中台内核能力框架体系。

蚂蚁数据中台及赋能业务模式支持

蚂蚁数据中台经历了所有蚂蚁生态内的业务考验。包括新的零售、金融、物流、营销、旅行、健康、大娱乐、社交等领域。

数据中心除了确立自己的内核能力外,还向上分配能业务的前台,向下连接统一的计算背景,成为一体。

数据中台六大数据技术领域

如上所述,在建设蚂蚁数据公共层之初,计划了六个数据技术领域。即数据模型领域、存储管理领域、数据质量领域、安全权限领域、平台的运行和维护领域、研究开发项目领域。

阿里数据公共层建设项目第二阶段完成了存储管理领域,已扩大到资源管理领域,并进一步升级到数据资产管理领域、安全权限领域,升级为数据信任领域。数据模型的领域和数据质量领域继续推进,但是增加了很多新的内涵。智能黑盒领域是一个新的表演。

由此可见,数据技术领域并非一成不变,业务发展和技术突破不断扩大和升华。

实时数据中心怎么办?

下面是实现实时数据中台的逻辑结构,便于你理解。其实最重要的是实时模式的层面。

1、实时访问

不同类型的数据需要不同的访问方式。flume+kafka现在是标准装备。另外还有文件、数据库的DSG等技术。例如,运营商有B域的订单、通话、O域的位置、互联网等各种实时数据。

2、计算框架

这里,基于Kappa架构实现实时/离线一体化业务开发能力,对于传统的Lamban架构,开发者只是面对一个帧,开发、测试和维护的难度相对较小可以充分发挥Flink流计算帧的点执行、高吞吐量、毫秒响应、批量流融合的特征。

例如,将流计算组件分割成实时数据切片,批处理组件提供离线数据模型(驻留存储器),并且两个数据在处理过程中被批处理?实现流关联。

3、实时机型

与数据仓库模型一样,实时模型首先是业务运营、服务意识、竞争应对、拉博拉新、厅引流、语音消费、运营评价、实时护理、实时报警、实时洞察、面向实时推荐等一系列实时场景,适合业务。你总是根据你的实时业务,提取有共性的数据模型要素。

例如,新中的外来打工者在进行实时市场营销的情况下,触发场景是对侵入某个交通要冲滞留10分钟以上的用户进行市场营销,“在某个位置的滞留时间长”这样的公共要素也许是可以复用的实时模式。

实时模式的纵向方向分为DWD和DW两层。DWD模型实际上是针对各实时数据命名的标准化和过滤字段的操作,数据的标准化管理很容易,DW模型在这里分为三种。动态模型,事件模型和时序模型,适合各自的模型不同的景色。

动态模式:适合实时统计数据,实时统计指标分析。例如,实时业务处理量一般存储在Kafka和Hbase中。

事件模式:将实时数据抽象到一系列服务事件中,例如从位置日志轨迹记录用户的位置变更事件,可以触发LBS的位置营销。以下是典型的位置事件模型设计,一般存储在MQ和Redis中。

可以设计滑动窗口的模型。保存最新一小时的幻灯片窗口位置信息。

定时模式:主要保存用户在线的时空位置等信息,可以根据业务场景进行各种快速计算。例如,非常方便的计算滞留时间较长,保存在Hbase和TSB(定时数据库)中。

4、实时服务

即使有实时模式也不够。数据中心需要提供图形化、进程化、可编制的数据开发工具。然而,由于离线和实时数据处理的技术手段不同,所以对于这两种类型的数据开发和管理通常在不同的平台上进行。

例如,以前的离线数据模型是由DACp平台管理的,阿里数据技术及产品部,但实时数据是在DACp平台外游离的。应用程序需要通过写特定的剧本,消耗流处理引擎中的原始数据来处理。这种处理不仅门槛高,资源浪费也很严重。实时应用的是流数据的孤岛。

从应用的角度来看,业务需要统一的数据开发管理平台,离线和实时数据必须作为统一的对象进行管理。例如,具有混合配置、混合关联等能力,在简单种类的SQL中输出一定化输出应用所需的各种数据,有效地对外提供实时/离线数据服务。

5、实时应用程序

如果数据中台能够支持实时数据的快速编制,根据我们的测量,实际场景应用的数据开发、测试、配阿里数据中台置周期可以从0.5-1个月下降到1-2天。

蚂蚁处理的数据达到了EB级。相当于10亿部高清电影的存储量。截止2016年偶数的10日,实时计算处理的数据量达到9400万本/秒。从用户收集、整合数据源,提供数据服务,到前台完成只需2.5秒。

“友盟+”是将阿里收购的几个数据公司合并后升级的数据公司。这里只有2017年的“友盟+”。以对外公开的部分指标为例,其中数据涵盖14亿部活动设备、685万个网站、135万个应用程序,平均每天处理约280亿个数据这一切建立在蚂蚁强大的数据处理技术的基础上。

当实时数据足够多时,场景足够丰富,建立实时数据的必要性非常高。

随着大数据的内外运营越来越深,我们发现这样的需求越来越多。多数情况下,需求随着技术力的强化而增加。多数情况下,技术是第一生产力。

从此,我们建立了真正的实时数据中心,以为能高速高效地创建海量实时应用,从而将大数据管理和应用水平提升到一个新阶段我们终于到了这条路。

原文:https://www.jianshu.com/p/05a8db84e454

SQR参与CSDN的“原力计划”。

作者| yuanzak

源CSDN原力项目获奖作品

数据中心以大数据闻名的下一站是蚂蚁兴起的,核心思想是数据共享,2015年蚂蚁提出了“大中台、小舞台”的战略。由于2018年的《腾讯数据中台论》,中台再次成为人们的话题。

2019年,虽然谁都有数据中心,但并不是所有人都知道数据中心是什么意思。数据中心是只有大工厂必须考虑的高上的概念吗?一般的企业应该做数据中心吗?数据中心的出现会给现有数据商带来颠覆性的挑战吗?

数据中心不是大阿里数据中台数据平台。

首先,既不是平台,也不是系统。如果厂家说有数据的话,我就卖给你。对不起,那是骗子。

要回答数据的中台是什么,首先要讨论中台是什么。虽然没有明确的定义,但是作为理工直男可以把中台看作中间层。既然是中间层,中台确实是技术用语。可以从技术观点来讨论。

我们应用Gartner的pace Layer,可以理解为什么需要中间层。这可以更好地理解中台的定位和价值。在pace Layer中,可以根据事物变化的速度来进行等级化。这可以按层分析,设计合理的边界和服务。

在数据开发中,核心数据模型的变化相对缓慢,阿里数据技术及产品部,数据维护工作也非常大。但是,业务革新的速度,对数据的需求变化很快。

数据中心的出现,是为了弥补数据开发和应用开发之间,开发速度不一致,响应力赶不上的问题。

数据中台解决的问题总结为以下3点。

为什么在应用开发上增加一份报告要花十几天?为什么不能实时获取用户推荐列表?业务员对数据有一点疑问的话,需要时间。我知道了数据源的数据变了。最终影响了在线时间。

合作问题:业务应用开发时,虽然和其他项目的需求基本相同,但由于其他项目团队正在维护,所以数据会自己再开发一次。

数据的处理和维护是相对独立的技术,需要相当专业的人来完成,但是很多情况下,我们都有很大的应用开发人员。数据开发者很少。

这三个问题都会导致应用开发团队变慢。这是中台钥匙。前开发团队的开发速度不会受到背景数据开发的影响。

数据台将跨域数据汇总管理,将数据抽象地封装到服务中,向服务台提供业务价值的逻辑概念。

如下图所示:

DDataAPI是数据控制台的核心。它是前景和背景之间的桥梁。它通过ApI提供数据服务,而不是直接将数据库发送到前台,并允许前台开发人员自己使用数据。在数据ApI的生成过程中,如何使数据ApI生成更快,如何使数据ApI更清晰,如何使数据ApI的数据质量更好,是围绕数据中心构建的能力。

事实上,这些概念是非常空洞的。让我们结合阿里的例子来解释它们。

阿里巴巴数据中心详细说明

1.阿里

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